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- 常用的深度學習神經網絡 內容精選 換一換
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華為云云原生黃金課程01：云原生開學“第一課” 《云原生王者之路集訓營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術愛好者快速掌握云原生相關技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科任務調度器作為一個硬件執(zhí)行的任務驅動者，為昇騰AI處理器提供具體的目標任務。運行管理器和任務調度器聯(lián)合互動，共同組成了神經網絡任務流通向硬件資源的大壩系統(tǒng)，實時監(jiān)控和有效分發(fā)不同類型的執(zhí)行任務。 總之，整個神經網絡軟件為昇騰AI處理器提供一個軟硬件結合且功能完備的執(zhí)行流程，助力相關AI應用的開發(fā)。 華為云來自：百科
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0系列課程。計算機視覺是深度學習領域最熱門的研究領域之一，它衍生出了一大批快速發(fā)展且具有實際作用的應用，包括 人臉識別 、圖像檢測、目標監(jiān)測以及智能駕駛等。這一切本質都是對圖像數據進行處理，本課程就圖像處理理論及相應技術做了介紹，包括傳統(tǒng)特征提取算法和卷積神經網絡，學習時注意兩者的區(qū)別。 目標學員來自：百科![]()
通過TBE提供的API和自定義算子編程開發(fā)界面可以完成相應神經網絡算子的開發(fā)。 TBE的重要概念之一為NPU，即Neural-network Processing Unit，神經網絡處理器。 在維基百科中，NPU這個詞條被直接指向了“人工智能加速器”，釋義是這樣的： “人工智能加速器（AI來自：百科![]()
b 更新VolcanoJobpatchBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 查詢指定namespace下的VolcanoJobslistBatchVolcanoShV1alpha1NamespacedJob 刪除VolcanoJobdeleteB來自：百科![]()
來自：百科![]()
數據庫開發(fā)環(huán)境 HCIA- GaussDB 系列課程。華為的GaussDB支持基于C、Java等應用程序的開發(fā)。了解它相關的系統(tǒng)結構和相關概念，有助于更好地去開發(fā)和使用 GaussDB數據庫 。 本課程講述了GaussDB的所有工具使用，方便用戶學習和查看。學習本課程之前，需要了解操作系統(tǒng)知識，C/J來自：百科![]()
本實驗主要介紹基于AI1型服務器的黑白圖像上色項目，并部署在AI1型服務器上執(zhí)行的方法。 實驗目標與基本要求 本實驗主要介紹基于AI1型 彈性云服務器 完成黑白圖像上色應用開發(fā)，通過該實驗了解將神經網絡模型部署到昇騰310處理器運行的一般過程和方法。 基本要求： 1. 對業(yè)界主流的深度學習框架（Caff來自：百科![]()
一句話識別 ：可以實現(xiàn)1分鐘以內音頻到文字的轉換。對于用戶上傳的二進制音頻格式數據，系統(tǒng)經過處理，生成語音對應的文字。 錄音文件識別：對于錄制的長語音進行識別，轉寫成文字，提供不同領域模型，具備良好的可擴展性，支持熱詞定制。 ASRC優(yōu)勢 高識別率 基于深度學習技術，對特定領域場景和語料進行優(yōu)化，識別率達到業(yè)界領先。來自：百科![]()
圖像處理等領域常用的工具包。 課程目標 通過本課程的學習，使學員： 1、掌握強數據分析工具pandas、numpy的使用。 2、掌握圖像處理工具pillow和scikit-image的使用。 3、掌握強機器學習工具scikit-learn的使用。 4、掌握深度學習框架keras、來自：百科![]()
華為云云原生黃金課程01：云原生開學“第一課” 《云原生王者之路集訓營》是華為云云原生團隊精心打磨的云原生學習技術公開課，分為黃金、鉆石、王者三個階段，幫助廣大技術愛好者快速掌握云原生相關技能。本課程為黃金課程的第一課，由華為云CNCF的官方大使、技術監(jiān)督委員會貢獻者，Kubernetes社區(qū)Maintai來自：百科![]()
和維持方向的裝置，由一個位于軸心且可旋轉的轉子構成。常用于導航、定位系統(tǒng)，我們使用的手機中也內置了陀螺儀。 4.5 壓力傳感器 壓力傳感器是能感受壓力信號并將壓力信號轉換成可用的輸出的電信號的器件。 4.6 氣體傳感器 該類型傳感器主要用于檢測空氣中某種氣體的濃度，常用于檢測有毒來自：百科![]()
根據當前TBE框架可支持的計算描述API，可采用如下公式來表達Sqrt算子的計算過程 算子代碼的實現(xiàn)可分為以下步驟： 1.算子入參 shape：Tensor的屬性，表示Tensor的形狀，用list或tuple類型表示，例如（3,2,3）、（4,10）； dtype：Tensor的數據類型，用來自：百科![]()
角色： IAM 最初提供的一種根據用戶的工作職能定義權限的粗粒度授權機制。該機制以服務為粒度，提供有限的服務相關角色用于授權 IAM最新提供的一種細粒度授權的能力，可以精確到具體服務的操作、資源以及請求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權是一種更加靈活的授權方式，能夠滿足企業(yè)對權限最小化的安全管控要求。來自：專題![]()
0系列課程。本課程將主要講述為什么是深度學習框架、深度學習框架的優(yōu)勢并介紹二種深度學習 框架，包括Pytorch和TensorFlow。接下來會結合代碼詳細講解TensorFlow 2的基 礎操作與常用模塊的使用。最后將通過基于TensorFlow的MNIST手寫體數字的實 驗，加深地對深度學習建模流程的理解與熟悉度。來自：百科
